Jak vytvořit verzi modelu?
Vytvoření verze modelu strojového učení v Google Cloud Platform (GCP) je zásadním krokem při nasazování modelů pro předpovědi bez serveru ve velkém měřítku. Verze v tomto kontextu označuje konkrétní instanci modelu, který lze použít pro předpovědi. Tento proces je nedílnou součástí správy a udržování různých iterací modelu strojového učení a umožňuje vývojářům vylepšovat a aktualizovat modely a zároveň zajistit stabilitu a konzistenci v produkčních prostředích.
Porozumění platformě Google Cloud AI
Google Cloud AI Platform poskytuje komplexní sadu nástrojů pro vývoj, školení a nasazení modelů strojového učení. Podporuje různé rámce, jako je TensorFlow, scikit-learn a XGBoost, a usnadňuje nasazení modelů škálovatelným způsobem bez serveru. Platforma AI je navržena tak, aby zjednodušila proces přesunu modelů z vývoje do produkce a poskytla funkce, jako je verzování, monitorování a správa zdrojů.
Kroky k vytvoření verze modelu
Vytvoření verze modelu zahrnuje několik kroků, které lze široce rozdělit na přípravu modelu, jeho nasazení na platformu AI a správu verzí. Níže je uveden podrobný návod k těmto krokům:
Krok 1: Připravte model
Před nasazením modelu je nutné jej natrénovat a exportovat ve formátu kompatibilním s platformou Google Cloud AI. Pokud například používáte TensorFlow, model by měl být uložen jako adresář SavedModel. Tento adresář obsahuje architekturu modelu, váhy a další nezbytná metadata.
python
import tensorflow as tf
# Example of saving a TensorFlow model
model = tf.keras.Sequential([
tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'),
tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])
# Training code here...
# Save the model
model.save('saved_model/my_model')
Krok 2: Nahrajte model do Google Cloud Storage (GCS)
Jakmile je model připraven, je nutné jej nahrát do úložiště Google Cloud Storage. Platforma AI vyžaduje, aby byly modely pro nasazení uloženy v GCS.
bash # Using gsutil to upload the model gsutil cp -r saved_model/my_model gs://your-bucket-name/model-directory/
Krok 3: Nasaďte model na platformu AI
S modelem uloženým v GCS je dalším krokem vytvoření prostředku modelu v platformě AI. To se provádí prostřednictvím Google Cloud Console, nástroje příkazového řádku `gcloud` nebo klientských knihoven platformy AI.
bash # Create a model resource gcloud ai-platform models create my_model --regions=us-central1
Krok 4: Vytvořte verzi modelu
Vytvoření verze zahrnuje určení umístění modelu v GCS a konfiguraci různých parametrů, jako je typ počítače, framework a verze runtime. Tento krok je důležitý, protože umožňuje nasazení různých verzí stejného modelu, což usnadňuje A/B testování, vrácení zpět a postupné zavádění.
bash
# Create a version of the model
gcloud ai-platform versions create v1 \
--model=my_model \
--origin=gs://your-bucket-name/model-directory/ \
--runtime-version=2.5 \
--framework=TENSORFLOW \
--python-version=3.7 \
--machine-type=n1-standard-4
Krok 5: Správa verzí modelu
Jakmile je verze vytvořena, lze ji spravovat prostřednictvím platformy AI. To zahrnuje nastavení výchozí verze, odstranění starých verzí a sledování výkonu každé verze.
- Nastavení výchozí verze: Pokud není zadána žádná verze, použije se výchozí verze pro požadavky na predikci. To lze nastavit pomocí příkazu `gcloud`:
bash gcloud ai-platform versions set-default v1 --model=my_model
- Monitorování a protokolování: Platforma AI poskytuje nástroje pro protokolování a monitorování pro sledování výkonu a využití jednotlivých verzí modelu. To je nezbytné pro pochopení toho, jak se model chová ve výrobě, a pro identifikaci případných problémů, které mohou nastat.
- Smazání verze: Staré nebo nepoužívané verze lze odstranit, abyste snížili náklady a efektivně spravovali zdroje:
bash gcloud ai-platform versions delete v1 --model=my_model
Nejlepší postupy pro verzování modelů
- Použít sémantické verzování: Přijměte schéma verzování, které odráží změny provedené v modelu, jako je sémantické verzování (např. v1.0.0, v1.1.0). To pomáhá pochopit povahu změn mezi verzemi.
- Automatizace nasazení: Zahrňte verzování modelu do kanálu CI/CD pro automatizaci nasazení a testování nových verzí. To omezuje ruční chyby a urychluje proces uvolnění.
- Test před nasazením: Před nasazením do produkce důkladně otestujte nové verze ve zkušebním prostředí. To zajišťuje, že model funguje podle očekávání v různých scénářích.
- Monitorujte a opakujte: Průběžně sledujte výkon každé verze modelu a opakujte na základě zpětné vazby a metrik výkonu. To pomáhá udržovat přesnost a relevanci modelu v průběhu času.
Příklad případu použití
Zvažte maloobchodní společnost, která k předpovídání poptávky po produktech používá model strojového učení. Společnost model pravidelně aktualizuje, aby zahrnovala nová data a zlepšila přesnost. Pomocí funkcí verzování platformy AI mohou nasadit nové verze modelu, aniž by narušily stávající službu predikce. Mohou také provádět A/B testování nasměrováním části provozu na novou verzi a porovnáním výsledků s aktuální verzí. Tento přístup jim umožňuje rozhodovat na základě dat o tom, zda plně přejít na novou verzi modelu.
Vytváření a správa verzí modelů na platformě Google Cloud AI je základním aspektem nasazování modelů strojového učení ve velkém. Dodržováním strukturovaného přístupu k verzování modelů mohou organizace zajistit, že jejich modely jsou robustní, škálovatelné a schopné plnit produkční požadavky. Tento proces nejen usnadňuje nasazení modelů, ale také zlepšuje schopnost iterovat a zlepšovat modely v průběhu času, což vede k lepšímu prediktivnímu výkonu a obchodním výsledkům.
Další nedávné otázky a odpovědi týkající se EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Pokud používám model Google a trénuji ho na své vlastní instanci, uchovává si google vylepšení z mých tréninkových dat?
- Jak zjistím, který model ML použít, než ho trénuju?
- Co je regresní úloha?
- Jak lze přecházet mezi tabulkami Vertex AI a AutoML?
- Je možné použít Kaggle k nahrávání finančních dat a provádění statistických analýz a prognóz pomocí ekonometrických modelů, jako je R-squared, ARIMA nebo GARCH?
- Lze strojové učení použít k predikci rizika ischemické choroby srdeční?
- Jaké jsou skutečné změny v důsledku přejmenování Google Cloud Machine Learning na Vertex AI?
- Jaké jsou metriky hodnocení výkonu modelu?
- Co je lineární regrese?
- Je možné kombinovat různé modely ML a postavit mistrovskou AI?
Další otázky a odpovědi naleznete v EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning